Parquet格式 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Parquet格式 Parquet格式 Parquet 是一种高效的文件格式，以列为单位存储数据。ClickHouse 提供对 Parquet 文件的读取和写入支持。
基础操作 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
如果在表已包含其他副本上的一些数据后添加新副本，则在运行查询后，数据将从其他副本复制到新副本。换句话说，新的复制品会与其他复制品同步。 要删除副本，请运行 DROP TABLE 。但是，只会删除一个副本，即位于运行查询的服务器上的副本。 数据丢失后恢复 如果其中一台服务器的所有数据和元数据都消失了，请按照以下步骤进行恢复： 在服务器上安装 ClickHouse。
Impala - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
本已支持 Impala 组件集成，购置集群时勾选 Impala 组件即可, 如下图所示: 使用简介 远程登录到创建好的集群 Plain Text 复制 1 ssh root@$public_ip 2 使用创建集群时输入的密码 准备数据，可以参考 数据准备 。上传日志文件到HDFS中。
配置类问题 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Core节点与Task节点的区别：和Core节点相比，Task节点没有部署hdfs，在增加和减小规模的时候没有丢失hdfs数据副本的风险，因此更加适合用来动态调整集群的计算能力（Core节点存储数据，可以运行DataNode和NodeManager，Task节点只运行NodeManager）。
从Spark导入 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
下表提供了从ClickHouse读取数据到Spark以及将Spark数据插入ClickHouse时转换数据类型的快速参考。
常见问题总览 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
充值时，一次性充多少钱可以满足用户处理数据的需求？ 性能类问题 BMR是否可估算处理作业的运行时间？ BMR能运行一个超级大的作业吗？ 每个账户可以同时运行多少个集群？ 集群在不停止服务的情况下是否支持规模扩展？ 安全性问题 用户的数据安全性如何？ 在集群运行过程中，用户的数据保密性如何？
服务域名 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
百度智能云中的服务除了极少数如账号服务全局有效之外，绝大部分服务都是区域间隔离的，每个区域的服务独立部署互不影响，服务间共享数据需要通过显式拷贝完成，在API中引用区域必须使用其ID。 为了保证整体服务的高效，BMR的服务区域会和百度对象存储BOS的服务区域保持一致。北京区域的BMR服务可以处理北京区域BOS上存储的数据，广州区域的BMR服务可以处理广州区域BOS上存储的数据，以此类推。
Presto - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
Presto Presto简介 Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集。Presto通过使用分布式查询，可以快速高效的完成海量数据的查询，并提供了Web UI页面方便用户查看任务查询详情与服务运行状态。
Hive迁移 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
复制老集群管理表数据到新集群 此步骤要求所有管理表都在老集群参数 hive.metastore.warehouse.dir 设置的目录下。
不同集群的 Hive 迁移方案 - MapReduce BMR_全托管Hadoop/Spark集群
修改元数据库数据的位置。
